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Guwen Sent
BERTアーキテクチャに基づく古典詩詞の感情分類器で、古文の感情傾向を分析するために特別に設計されています。
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは古典詩詞の感情分類に特化しており、テキスト中の感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど）を識別できます。文学研究や教育補助などの分野に適しています。
モデル特徴
古文専用
古典詩詞や文言文に特化して設計されており、古文の文脈や感情表現を正確に理解できます。
BERTアーキテクチャ
BERT事前学習モデルを基にしており、強力なテキスト理解能力を備えています。
多感情分類
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、複数の感情傾向を識別できます。
モデル能力
古文感情分析
テキスト分類
文学的感情識別
使用事例
文学研究
詩詞感情分析
古典詩詞の感情傾向を分析し、文学研究や鑑賞を支援します。
詩詞中の感情色彩（豪放、婉約、哀愁など）を正確に識別できます。
教育補助
古文教育
学生が古文の感情表現を理解するのを助け、学習効果を向上させます。
感情ラベルを提供し、学生が詩詞の意境を理解するのを支援します。
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